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Object Localization vs Object Detection
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이미지에서 1개의 class(자동차 번호판)와 1개의 Object 만 찿아야 하는 문제가 있으면 Object Localization을 사용하는것이 Object Detection(Yolo v3나 RetinaNet 을 사용) 을 사용하는것 보다 성능으나 속도면에서 우수할까요?
만약에 우수 하다면,
Object Localization는 논문이나 오픈 소스가 없는거 같은데 직접 구현을 하려면 강의을 보면 하나의 Model에 FC Layer에서 Classfication과 Bounding Box Regression을 동시에 진핸하는것오로 생각되는데 Regression 과정에서 NMS 는 구현할 필요가 없을거 같고 IoU 이외에 또 구현해야할것이 있을까요?
참고로 현재 세션 2까지 수강하였습니다.
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안녕하십니까,
흥미로운 아이디어시군요.
먼저 말씀드리고 싶은 사항은 Object Localization개념은 Object Detection개념의 이해를 돕기 위해서 설명드린것입니다. 일반적으로 Object Detection을 알기 위한 기반 지식 범위가 넓어서 먼저 Object Localization 개념부터 접근한 것입니다.
그리고 기술 구현측면에서도 Object Localization은 초기에 Object Detection이 기술적으로 어려워서 쉬운 문제부터 해결하고자 나온 방식이라고 보시면 됩니다. 이제는 Object Detection이 일반화 되었기 때문에 굳이 1개 오브젝트만 따로 적용할 필요가 없습니다(1개나 여러개나 Object Detection이 더 나은 방식으로 일반화 하여 적용합니다)
결론적으로 굳이 별도 방식으로 Object Detection을 Localization을 적용할 필요는 없다고 생각합니다. 그리고 NMS와 같은 Filtering은 1개의 object라도 적용해야 합니다. 다만 confidence score와 같은 방식으로 filtering 정도만 적용하는 방식으로 전환을 고려해 볼수는 있습니다.
감사합니다.